كلمات مفتاحية：الإنسان الآلي, نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير, التعلم المعزز, الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط, وكيل الذكاء الاصطناعي, Figure 03 عنق الزجاجة في البيانات, GPT-5 Pro إثبات رياضي, EmbeddingGemma RAG على الجهاز, GraphQA تحليل الرسوم البيانية للمحادثة, NVIDIA Blackwell أداء الاستدلال
🔥 تركيز
Figure 03 على غلاف قائمة أفضل اختراعات مجلة “تايم”، والرئيس التنفيذي يقول “في هذه المرحلة، كل ما ينقصنا هو البيانات” : صرح Brett Adcock، الرئيس التنفيذي لشركة Figure، أن أكبر عقبة تواجه الروبوت البشري Figure 03 حاليًا هي “البيانات”، وليس البنية أو القدرة الحاسوبية، معتقدًا أن البيانات يمكن أن تحل جميع المشكلات تقريبًا وتدفع الروبوتات نحو التطبيق على نطاق واسع. ظهر Figure 03 على غلاف قائمة أفضل اختراعات مجلة “تايم” لعام 2025، مما أثار نقاشًا حول أهمية البيانات والقدرة الحاسوبية والبنية في تطوير الروبوتات. أكد Brett Adcock أن هدف Figure هو جعل الروبوتات تؤدي مهامًا بشرية في المنازل والبيئات التجارية، ويولي أهمية قصوى لسلامة الروبوتات، متوقعًا أن عدد الروبوتات البشرية قد يتجاوز عدد البشر في المستقبل. (المصدر: 量子位)
Terence Tao يتحدى الحدود باستخدام GPT-5 Pro! مشكلة بلا حل منذ 3 سنوات، تم إثباتها بالكامل في 11 دقيقة : تعاون عالم الرياضيات الشهير Terence Tao مع GPT-5 Pro لحل مشكلة بلا حل منذ 3 سنوات في مجال الهندسة التفاضلية، وذلك في غضون 11 دقيقة. لم يقم GPT-5 Pro بإجراء الحسابات المعقدة فحسب، بل قدم أيضًا إثباتًا كاملاً، بل وساعد Terence Tao في تصحيح حدسه الأولي. لخص Terence Tao أداء AI بأنه ممتاز في المشكلات “صغيرة النطاق”، ومفيد في فهم المشكلات “كبيرة النطاق”، ولكنه قد يعزز الحدس الخاطئ في استراتيجيات “متوسطة النطاق”. وأكد أن AI يجب أن يكون “مساعدًا” لعلماء الرياضيات، لزيادة كفاءة التجارب، وليس بديلاً كاملاً للعمل الإبداعي والحدسي البشري. (المصدر: 量子位)
🎯 التوجهات
Yunpeng Technology تطلق منتجات جديدة في مجال AI+Health : أطلقت Yunpeng Technology بالتعاون مع Shuaikang و Skyworth منتجات جديدة في مجال AI+Health، بما في ذلك “مختبر المطبخ الرقمي المستقبلي” (Digitalized Future Kitchen Lab) وثلاجة ذكية مزودة بنموذج AI صحي كبير. يعمل نموذج AI الصحي الكبير على تحسين تصميم المطبخ وتشغيله، بينما توفر الثلاجة الذكية من خلال “مساعد الصحة Xiaoyun” إدارة صحية مخصصة. يمثل هذا إنجازًا في مجال AI في إدارة الصحة اليومية، حيث يوفر خدمات صحية مخصصة من خلال الأجهزة الذكية، ومن المتوقع أن يدفع تطوير تكنولوجيا الصحة المنزلية ويرفع جودة حياة السكان. (المصدر: 36氪)
تطورات الروبوتات البشرية والذكاء المتجسد: من الأعمال المنزلية إلى التطبيقات الصناعية : تعرض العديد من المناقشات على وسائل التواصل الاجتماعي أحدث التطورات في الروبوتات البشرية والذكاء المتجسد. تم تصنيف Reachy Mini كأحد أفضل اختراعات مجلة “تايم” لعام 2025، مما يعكس إمكانات التعاون مفتوح المصدر في مجال الروبوتات. الأطراف الاصطناعية الحيوية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تمكن شابًا يبلغ من العمر 17 عامًا من التحكم بها عن طريق الفكر، ويمكن للروبوتات البشرية إنجاز الأعمال المنزلية بسهولة. في المجال الصناعي، أطلقت Yondu AI حلولًا لاختيار المستودعات باستخدام الروبوتات البشرية ذات العجلات، وقدمت AgiBot الروبوت Lingxi X2 بقدرة حركة شبه بشرية، كما أطلقت الصين روبوت شرطة كروي عالي السرعة. تطورت روبوتات Boston Dynamics لتصبح مصورين متعددين الوظائف، ويحقق الروبوت رباعي الأرجل LocoTouch النقل الذكي من خلال اللمس. (المصدر: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, ClementDelangue, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, johnohallman, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
اختراقات في قدرات النماذج الكبيرة وتطورات جديدة في اختبارات معايير الكود : حقق GPT-5 Pro و Gemini 2.5 Pro أداءً ذهبيًا في الأولمبياد الدولي لعلم الفلك والفيزياء الفلكية (IOAA)، مما يدل على القدرة القوية لـ AI في مجال الفيزياء المتقدمة. أظهر GPT-5 Pro أيضًا قدرة فائقة على البحث والتحقق من المراجع العلمية، وحل مشكلة Erdos #339، ويمكنه تحديد الثغرات الكبيرة في الأوراق المنشورة بفعالية. في مجال الكود، أصبح KAT-Dev-72B-Exp النموذج مفتوح المصدر الأول في قائمة SWE-Bench Verified، محققًا معدل إصلاح بنسبة 74.6%. يهدف مشروع SWE-Rebench إلى تجنب تلوث البيانات عن طريق اختبار مشكلات GitHub الجديدة التي تظهر بعد إصدار النماذج الكبيرة. يتطلع Sam Altman إلى مستقبل Codex. فيما يتعلق بما إذا كان يمكن تحقيق AGI من خلال LLM فقط، يعتقد مجتمع أبحاث AI عمومًا أن الاعتماد على جوهر LLM وحده لا يكفي لتحقيق ذلك. (المصدر: gdb, karminski3, gdb, SebastienBubeck, karminski3, teortaxesTex, QuixiAI, sama, OfirPress, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/ArtificialInteligence)
ابتكارات وتحديات الأداء في أجهزة وبنية AI التحتية : أظهرت منصة NVIDIA Blackwell أداء وكفاءة استدلالية لا مثيل لها في اختبارات SemiAnalysis InferenceMAX المعيارية، وقد وفرت Together AI بالفعل أنظمة NVIDIA GB200 NVL72 و HGX B200. تعمل Groq، من خلال ASIC واستراتيجية التكامل الرأسي، على إعادة تشكيل اقتصاد البنية التحتية لـ LLM مفتوحة المصدر بزمن استجابة أقل وأسعار تنافسية. ناقش المجتمع تأثير إزالة Python GIL على هندسة AI/ML، معتقدين أن إزالته من شأنها تحسين أداء تعدد المهام. بالإضافة إلى ذلك، شارك عشاق LLM تكوينات أجهزتهم الخاصة، وناقشوا المقايضة بين أداء النماذج الكمية الكبيرة والنماذج غير الكمية الصغيرة عند مستويات كمية مختلفة، مشيرين إلى أن 2-bit quantization قد يكون مناسبًا للمحادثات، ولكن مهام الترميز تتطلب على الأقل Q5. (المصدر: togethercompute, arankomatsuzaki, code_star, MostafaRohani, jeremyphoward, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA)
ديناميكيات نماذج وتطبيقات AI المتطورة: من النماذج العامة إلى المجالات المتخصصة : تستمر نماذج ووظائف AI الجديدة في الظهور. برز نموذج اللغة التركية الكبير Kumru-2B على Hugging Face، وأصدرت Replit العديد من التحديثات هذا الأسبوع. تمت إزالة العلامة المائية من Sora 2، مما يشير إلى أن تقنية توليد الفيديو ستجلب تطبيقات أوسع. هناك شائعات بأن Gemini 3.0 سيتم إصداره في 22 أكتوبر. يستمر AI في التعمق في مجال الرعاية الصحية، حيث تعمل علم الأمراض الرقمي على تشخيص السرطان بمساعدة AI، ومن المتوقع أن يؤدي المجهر الخالي من العلامات بالاشتراك مع AI إلى أدوات تشخيص جديدة. حققت نماذج الواقع المعزز (AR) أداء SOTA في قائمة Imagenet FID. تم تحديث Qwen Code command-line encoding Agent لدعم نماذج Qwen-VL للتعرف على الصور. اقترحت جامعة ستانفورد طريقة Agentic Context Engineering (ACE)، مما يجعل النماذج أكثر ذكاءً دون الحاجة إلى الضبط الدقيق. تستمر سلسلة نماذج DeepSeek V3 في التطور، وأصبحت أنواع نشر AI Agent وإعادة تشكيل AI لمجالات الخدمات المهنية أيضًا محط اهتمام الصناعة. (المصدر: mervenoyann, amasad, scaling01, npew, kaifulee, Ronald_vanLoon, scaling01, TheTuringPost, TomLikesRobots, iScienceLuvr, NerdyRodent, shxf0072, gabriberton, Ronald_vanLoon, karminski3, Ronald_vanLoon, teortaxesTex, demishassabis, Dorialexander, yoheinakajima, 36氪)
🧰 الأدوات
GraphQA: تحويل تحليل الرسوم البيانية إلى محادثة باللغة الطبيعية : أطلقت LangChainAI إطار عمل GraphQA، الذي يجمع بين NetworkX و LangChain، لتحويل تحليل الرسوم البيانية المعقدة إلى محادثة باللغة الطبيعية. يمكن للمستخدمين طرح الأسئلة باللغة الإنجليزية العادية، وسيقوم GraphQA تلقائيًا باختيار وتنفيذ الخوارزميات المناسبة، والتعامل مع الرسوم البيانية التي تحتوي على أكثر من 100 ألف عقدة. هذا يبسط بشكل كبير عتبة تحليل بيانات الرسوم البيانية، مما يجعله أسهل في الاستخدام للمستخدمين غير المتخصصين، وهو ابتكار مهم في أدوات مجال LLM. (المصدر: LangChainAI)
أفضل أدوات Agentic AI لـ VS Code : صنفت مجلة Visual Studio Magazine أداة معينة كواحدة من أفضل أدوات Agentic AI لـ VS Code، مما يشير إلى أن نموذج التطوير يتحول من “المساعد” إلى “Agent حقيقي” يمكنه التفكير والعمل والبناء مع المطورين. يعكس هذا تطور أدوات AI في مجال تطوير البرمجيات من وظائف المساعدة إلى التعاون الذكي الأعمق، مما يعزز كفاءة المطورين وتجربتهم. (المصدر: cline)
OpenHands: أداة مفتوحة المصدر لإدارة سياق LLM : OpenHands هي أداة مفتوحة المصدر توفر مجموعة متنوعة من ضواغط السياق لإدارة سياق LLM في تطبيقات Agentic، بما في ذلك تقليم السجل الأساسي، واستخراج “أهم الأحداث”، وضغط مخرجات المتصفح. هذا أمر بالغ الأهمية لتصحيح الأخطاء وتقييم ومراقبة تطبيقات LLM وأنظمة RAG وسير عمل Agentic، مما يساعد على زيادة كفاءة LLM واتساقها في المهام المعقدة. (المصدر: gneubig)
BLAST: محرك متصفح ويب AI : أطلقت LangChainAI محرك BLAST، وهو محرك متصفح ويب AI عالي الأداء، مصمم لتوفير قدرات تصفح الويب لتطبيقات AI. يوفر BLAST واجهة متوافقة مع OpenAI، ويدعم التوازي التلقائي، والتخزين المؤقت الذكي، والبث المباشر، مما يمكنه من دمج معلومات الويب بكفاءة في سير عمل AI، ويوسع بشكل كبير قدرة AI Agent على الحصول على بيانات الشبكة في الوقت الفعلي ومعالجتها. (المصدر: LangChainAI)
Opik: أداة تقييم LLM مفتوحة المصدر : Opik هي أداة تقييم LLM مفتوحة المصدر تستخدم لتصحيح الأخطاء وتقييم ومراقبة تطبيقات LLM وأنظمة RAG وسير عمل Agentic. توفر تتبعًا شاملاً، وتقييمًا آليًا، ولوحات معلومات جاهزة للإنتاج، لمساعدة المطورين على فهم سلوك النموذج بشكل أفضل، وتحسين الأداء، وضمان موثوقية التطبيقات في سيناريوهات العالم الحقيقي. (المصدر: dl_weekly)
AI Travel Agent: مساعد تخطيط ذكي : عرضت LangChainAI AI Travel Agent ذكيًا، يدمج معلومات الطقس والبحث والسفر في الوقت الفعلي، ويستخدم العديد من واجهات API لتبسيط العملية بأكملها من تحديثات الطقس إلى تحويل العملات. يهدف هذا Agent إلى توفير تخطيط ومساعدة شاملة للسفر، وتحسين تجربة المستخدم، وهو مثال نموذجي لتمكين LLM لـ Agent في سيناريوهات التطبيقات المتخصصة. (المصدر: LangChainAI)
تصور أداة بناء موجه إعلاني لـ AI : طرحت وجهة نظر مفادها أن السوق بحاجة ماسة إلى أداة AI لمساعدة المسوقين في بناء “موجهات إعلانية”. يجب أن تساعد هذه الأداة في إنشاء نظام تقييم (يغطي سلامة العلامة التجارية، والالتزام بالموجهات، وما إلى ذلك)، واختبار النماذج السائدة. مع إطلاق OpenAI لوحدات إعلانية طبيعية متنوعة، تزداد أهمية موجهات التسويق، وستصبح هذه الأدوات حلقة وصل رئيسية في عملية الإبداع الإعلاني والتوزيع. (المصدر: dbreunig)
تحديث Qwen Code: دعم التعرف على الصور لنموذج Qwen-VL : تم تحديث Qwen Code command-line encoding Agent مؤخرًا، مع إضافة دعم للتبديل إلى نموذج Qwen-VL للتعرف على الصور. أظهر اختبار المستخدمين نتائج جيدة، وهو متاح حاليًا مجانًا. يوسع هذا التحديث بشكل كبير قدرات Qwen Code، مما يجعله قادرًا ليس فقط على التعامل مع مهام الكود، بل أيضًا على التفاعل متعدد الوسائط، مما يحسن كفاءة ودقة encoding Agent عند التعامل مع المهام التي تتضمن معلومات مرئية. (المصدر: karminski3)
استخدام LibreChat لاستضافة خادم روبوت الدردشة الشخصي : قدمت مقالة مدونة دليلًا حول كيفية استخدام LibreChat لاستضافة خادم روبوت الدردشة الشخصي والاتصال بلوحات تحكم نماذج متعددة (MCPs). يتيح ذلك للمستخدمين إدارة وتبديل خلفيات LLM المختلفة بمرونة، وتحقيق تجربة روبوت دردشة مخصصة، مما يؤكد مرونة الحلول مفتوحة المصدر وقابليتها للتحكم في نشر تطبيقات AI. (المصدر: Reddit r/artificial)
مولد AI: إضفاء الحياة على الصور الرمزية : يبحث أحد المستخدمين عن أفضل مولد AI لإضفاء “الحياة” على صور علامته التجارية (بما في ذلك مقاطع الفيديو الحقيقية والصور الرمزية الافتراضية) لقناة YouTube، لتقليل وقت التصوير والتسجيل، والتركيز على التحرير. يأمل المستخدم أن يتمكن AI من جعل الصور الرمزية تتحدث، وتلعب الألعاب، وترقص، وما إلى ذلك. يعكس هذا الطلب الكبير من منشئي المحتوى على أدوات AI في الرسوم المتحركة للصور الرمزية وتوليد الفيديو، لزيادة كفاءة الإنتاج وتنوع المحتوى. (المصدر: Reddit r/artificial)
LLM محلي لمكافحة البريد العشوائي: حل خاص : شاركت مقالة مدونة كيفية استخدام LLM محليًا لتحديد ومكافحة البريد العشوائي بشكل خاص على خادم البريد الخاص بالمستخدم. يجمع هذا الحل بين Mailcow و Rspamd و Ollama ووكيل Python مخصص، ويوفر طريقة لتصفية البريد العشوائي المستندة إلى AI لمستخدمي خوادم البريد المستضافة ذاتيًا، مما يؤكد إمكانات LLM المحلي في حماية الخصوصية والتطبيقات المخصصة. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
📚 التعلم
EmbeddingGemma: نموذج تضمين متعدد اللغات لتطبيقات RAG على الأجهزة : EmbeddingGemma هو نموذج تضمين متعدد اللغات مدمج، يبلغ عدد معلماته 308M فقط، وهو مناسب جدًا لتطبيقات RAG على الأجهزة، وسهل الدمج مع LlamaIndex. يحتل هذا النموذج مرتبة عالية في Massive Text Embedding Benchmark، وفي نفس الوقت صغير الحجم، ومناسب للأجهزة المحمولة. تسمح سهولة ضبطه، بعد الضبط الدقيق في مجالات محددة (مثل البيانات الطبية)، بتجاوز أداء النماذج الأكبر. (المصدر: jerryjliu0)
طريقتان أساسيتان لمعالجة المستندات: التحليل والاستخراج : تتعمق مقالة من فريق LlamaIndex في طريقتين أساسيتين في معالجة المستندات: “التحليل” و “الاستخراج”. التحليل هو تحويل المستند بأكمله إلى Markdown أو JSON منظم، مع الاحتفاظ بجميع المعلومات، وهو مناسب لـ RAG، والبحث العميق، والتلخيص. الاستخراج هو الحصول على مخرجات منظمة من LLM، وتوحيد المستند إلى نمط عام، وهو مناسب لـ ETL قواعد البيانات، وسير عمل Agent الآلي، واستخراج البيانات الوصفية. فهم الفرق بين الاثنين أمر بالغ الأهمية لبناء Agent مستندات فعال. (المصدر: jerryjliu0)
تنفيذ Tiny Recursive Model (TRM) على MLX : الجزء الأساسي من تنفيذ Tiny Recursive Model (TRM) على منصة MLX، وهو نموذج اقترحه Alexia Jolicoeur-Martineau، يهدف إلى تحقيق أداء عالٍ من خلال الاستدلال المتكرر باستخدام شبكة عصبية صغيرة جدًا بمعلمات 7M. يتيح تنفيذ MLX هذا إجراء تجارب محلية على أجهزة كمبيوتر Apple Silicon المحمولة، مما يقلل التعقيد، ويغطي ميزات مثل الإشراف العميق، وخطوات الاستدلال المتكرر، و EMA، مما يوفر الراحة لتطوير وبحث النماذج الصغيرة والفعالة. (المصدر: awnihannun, ImazAngel)
خارطة طريق لتعلم خبير AI التوليدي لعام 2025 : تم مشاركة خارطة طريق مفصلة لتعلم خبير AI التوليدي لعام 2025 على وسائل التواصل الاجتماعي، تغطي المعرفة والمهارات الأساسية المطلوبة لتصبح محترفًا في مجال AI التوليدي. تهدف خارطة الطريق هذه إلى توجيه الطموحين لتعلم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، والتعلم العميق بشكل منهجي، للتكيف مع الاتجاهات التكنولوجية سريعة التطور لـ GenAI. (المصدر: Ronald_vanLoon)
مشاركة خبرات دراسة الدكتوراه في Machine Learning : أعاد أحد المستخدمين مشاركة سلسلة من التغريدات حول دراسة الدكتوراه في مجال Machine Learning، بهدف تقديم التوجيه والخبرة للمهتمين بدراسة الدكتوراه في ML. قد تغطي هذه التغريدات عملية التقديم، واتجاهات البحث، والتطوير الوظيفي، والتجارب الشخصية، وهي مورد قيم لتعلم AI في المجتمع. (المصدر: arohan)
الفرق بين AI Agents و Agentic AI : شارك أحدهم على وسائل التواصل الاجتماعي رسمًا توضيحيًا حول الفرق بين “AI Agents” و “Agentic AI”، بهدف توضيح هذين المفهومين المرتبطين ولكن المختلفين. يساعد هذا المجتمع على فهم أنواع نشر AI Agent بشكل أفضل، ومستوى استقلاليته، ودور Agentic AI في أنظمة الذكاء الاصطناعي الأوسع، مما يدفع إلى مناقشة أكثر دقة لتقنية Agent. (المصدر: Ronald_vanLoon)
التعلم المعزز وتضاؤل الوزن في تدريب LLM : ناقشت وسائل التواصل الاجتماعي أن تضاؤل الوزن (Weight Decay) قد لا يكون فكرة جيدة في تدريب التعلم المعزز (RL) لـ LLM. يرى البعض أن تضاؤل الوزن يؤدي إلى نسيان الشبكة لكمية كبيرة من معلومات ما قبل التدريب، خاصة في تحديثات GRPO حيث تكون الميزة صفرًا، ستميل الأوزان نحو الصفر. هذا ينبه الباحثين إلى ضرورة توخي الحذر عند تصميم استراتيجيات تدريب RL لـ LLM، لتجنب تدهور أداء النموذج. (المصدر: lateinteraction)
نماذج تدريب AI : شارك خبير أربعة نماذج تدريب نماذج يجب أن يعرفها مهندسو ML، بهدف تزويد مهندسي Machine Learning بإرشادات نظرية وأطر عملية رئيسية. قد تغطي هذه النماذج التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، والتعلم الذاتي الإشراف، مما يساعد المهندسين على فهم وتطبيق طرق تدريب النماذج المختلفة بشكل أفضل. (المصدر: _avichawla)
التعلم المعزز القائم على التعلم المنهجي لتعزيز قدرات LLM : وجدت دراسة أن التعلم المعزز (RL) بالاشتراك مع التعلم المنهجي يمكن أن يعلم LLM قدرات جديدة يصعب تحقيقها بطرق أخرى. يشير هذا إلى إمكانات التعلم المنهجي في تعزيز قدرات الاستدلال طويلة المدى لـ LLM، مما ينبئ بأن الجمع بين RL والتعلم المنهجي قد يصبح مفتاحًا لفتح مهارات AI جديدة. (المصدر: sytelus)
طريقة جديدة للتمثيل المزدوج في RL : قدمت دراسة جديدة طريقة “التمثيل المزدوج” في التعلم المعزز (RL). توفر هذه الطريقة منظورًا جديدًا من خلال تمثيل الحالة كمجموعة من “التشابهات” مع جميع الحالات الأخرى. يتمتع هذا التمثيل المزدوج بخصائص نظرية جيدة وفوائد عملية، ومن المتوقع أن يعزز أداء RL وقدرته على الفهم. (المصدر: dilipkay)
بناء نماذج عالمية من خلال توليد الكود المدفوع بـ LLM : تقترح ورقة بحثية جديدة طريقة فعالة للغاية من حيث العينات لإنشاء Agent يمكنه الأداء الجيد في بيئات رمزية متعددة Agent، قابلة للملاحظة جزئيًا، من خلال توليد الكود المدفوع بـ LLM. تتعلم هذه الطريقة نماذج عالمية من الكود من كمية صغيرة من بيانات المسار والمعلومات الخلفية، ثم تمررها إلى حلول موجودة (مثل MCTS) لاختيار الخطوة التالية، مما يوفر أفكارًا جديدة لبناء Agent معقدة. (المصدر: BlackHC)
تدريب RL للنماذج الصغيرة: قدرات ناشئة تتجاوز ما قبل التدريب : وجدت الأبحاث أن النماذج الصغيرة تستفيد بشكل غير متناسب في التعلم المعزز (RL)، بل وتظهر قدرات “ناشئة”، مما يقلب الحدس التقليدي “الأكبر هو الأفضل”. على النماذج الصغيرة، قد يكون RL أكثر كفاءة من حيث الحساب من المزيد من ما قبل التدريب. لهذا الاكتشاف أهمية كبيرة لقرارات مختبرات AI حول متى تتوقف عن ما قبل التدريب ومتى تبدأ RL عند توسيع RL، ويكشف عن قوانين قياس جديدة لـ RL بين حجم النموذج وتحسين الأداء. (المصدر: ClementDelangue, ClementDelangue)
AI مقابل Machine Learning مقابل Deep Learning: شرح مبسط : يشرح مورد فيديو بطريقة سهلة الفهم الفرق بين الذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي (Machine Learning)، والتعلم العميق (Deep Learning). يهدف الفيديو إلى مساعدة المبتدئين على فهم هذه المفاهيم الأساسية بسرعة، ووضع الأساس لمزيد من التعلم المتعمق في مجال AI. (المصدر: )
إدارة قوالب الموجهات في تجارب نماذج Deep Learning : ناقش مجتمع Deep Learning كيفية إدارة وإعادة استخدام قوالب الموجهات في تجارب النماذج. في المشاريع الكبيرة، خاصة عند تعديل البنية أو مجموعات البيانات، يصبح تتبع تأثير متغيرات الموجهات المختلفة معقدًا. شارك المستخدمون تجاربهم في استخدام أدوات مثل Empromptu AI للتحكم في إصدار الموجهات وتصنيفها، مؤكدين على أهمية إصدار الموجهات ومواءمة مجموعات البيانات مع الموجهات لتحسين منتجات النماذج. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
دليل اختيار نماذج إكمال الكود (FIM) : ناقش المجتمع العوامل الرئيسية لاختيار نماذج إكمال الكود (FIM). تعتبر السرعة أولوية قصوى، ويُقترح اختيار النماذج ذات المعلمات القليلة والتي تعمل فقط على GPU (هدف >70 t/s). بالإضافة إلى ذلك، تتشابه النماذج “الأساسية” ونماذج التعليمات في أداء مهام FIM. ناقشت المناقشة أيضًا نماذج FIM الحديثة والقديمة مثل Qwen3-Coder و KwaiCoder، واستكشفت كيف تدعم أدوات مثل nvim.llm النماذج غير المخصصة للكود. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
المقايضة في أداء النماذج الكمية: النماذج الكبيرة والدقة المنخفضة : ناقش المجتمع المقايضة بين أداء النماذج الكمية الكبيرة والنماذج غير الكمية الصغيرة، وتأثير مستوى الكمية على أداء النموذج. يُعتقد عمومًا أن 2-bit quantization قد يكون مناسبًا للكتابة أو المحادثة، ولكن لمهام مثل الترميز، يلزم على الأقل مستوى Q5. أشار بعض المستخدمين إلى أن أداء Gemma3-27B يتدهور بشكل كبير عند الكمية المنخفضة، بينما يتم تدريب بعض النماذج الجديدة بدقة FP4، دون الحاجة إلى دقة أعلى. يشير هذا إلى أن تأثير الكمية يختلف باختلاف النموذج والمهمة، ويتطلب اختبارًا محددًا. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
أسباب فشل MissForest في لغة R في مهام التنبؤ : حللت مقالة أسباب فشل خوارزمية MissForest في لغة R في مهام التنبؤ، مشيرة إلى أنها تنتهك سرًا المبدأ الأساسي لفصل مجموعة التدريب والاختبار عند الإسناد. شرحت المقالة قيود MissForest في مثل هذه الحالات، وقدمت طرقًا جديدة مثل MissForestPredict التي تحل هذه المشكلة من خلال الحفاظ على الاتساق بين التعلم والتطبيق. هذا له أهمية توجيهية كبيرة لممارسي Machine Learning عند التعامل مع القيم المفقودة وبناء نماذج التنبؤ. (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
البحث عن موارد Machine Learning متعددة الوسائط : يبحث مستخدمو المجتمع عن موارد تعليمية لـ multimodal machine learning، خاصة حول كيفية الجمع بين أنواع البيانات المختلفة (النص، الصور، الإشارات، إلخ) وفهم مفاهيم مثل الاندماج، والمحاذاة، والانتباه عبر الوسائط، والمواد النظرية والعملية. يعكس هذا الطلب المتزايد على تعلم تقنيات AI متعددة الوسائط. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
البحث عن موارد فيديو لتدريب نماذج الاستدلال بالتعلم المعزز : يبحث مجتمع Machine Learning عن أفضل موارد الفيديو للمحاضرات العلمية حول استخدام التعلم المعزز (RL) لتدريب نماذج الاستدلال، بما في ذلك مقاطع الفيديو العامة والشروحات المتعمقة لطرق محددة. يرغب المستخدمون في الحصول على محتوى أكاديمي عالي الجودة، وليس مقاطع فيديو سطحية من المؤثرين، لفهم الأدبيات ذات الصلة بسرعة وتحديد اتجاهات البحث المستقبلية. (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
رحلة برمجة AI لمدة 11 شهرًا: الأدوات، المكدس التقني، وأفضل الممارسات : شارك مطور رحلة برمجة AI استمرت 11 شهرًا، موضحًا بالتفصيل تجاربه، وإخفاقاته، وأفضل ممارساته باستخدام أدوات مثل Claude Code. أكد على أن التخطيط المسبق وإدارة السياق في برمجة AI أكثر أهمية بكثير من كتابة الكود نفسه. على الرغم من أن AI قد خفض عتبة تنفيذ الكود، إلا أنه لا يحل محل تصميم البنية والتحليل التجاري. تغطي مشاركة الخبرة هذه مشاريع متعددة من الواجهة الأمامية إلى الواجهة الخلفية، وتطوير تطبيقات الهاتف المحمول، وتوصي بأدوات مساعدة مثل Context7 و SpecDrafter. (المصدر: Reddit r/ClaudeAI)
💼 الأعمال
JPMorgan Chase: استثمار 2 مليار دولار سنويًا، والتحول إلى “بنك AI بالكامل” : أعلن Jamie Dimon، الرئيس التنفيذي لـ JPMorgan Chase، عن استثمار 2 مليار دولار سنويًا في AI، بهدف تحويل الشركة إلى “بنك AI بالكامل”. تم دمج AI بعمق في العمليات الأساسية مثل إدارة المخاطر، والتداول، وخدمة العملاء، والامتثال، والخدمات المصرفية الاستثمارية، وهو لا يوفر التكاليف فحسب، بل الأهم من ذلك أنه يسرع وتيرة العمل ويغير جوهر الوظائف. من خلال منصة LLM Suite المطورة ذاتيًا والنشر واسع النطاق لـ AI Agent، تعتبر JPMorgan Chase الذكاء الاصطناعي نظام تشغيل أساسي للشركة، وتؤكد أن دمج البيانات والأمن السيبراني هما أكبر تحديين لاستراتيجيتها في AI. يعتقد Dimon أن AI يمثل قيمة حقيقية طويلة الأجل، وليس فقاعة قصيرة الأجل، وسيعيد تشكيل تعريف البنك. (المصدر: 36氪)
Apple من Elon Mus